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k均值聚类算法(K Means)及其实战案例

算法说明K均值聚类算法其实就是根据距离来看属性，近朱者赤近墨者黑。其中K表示要聚类的数量，就是说样本要被划分成几个类别。

Qwertyuiop2016·2022-12-11 07:14

机器学习之KMeans聚类算法原理（附案例实战）

14天阅读挑战赛KMeans聚类什么是聚类任务1无监督机器学习的一种2目标将已有数据根据相似度划分到不同的簇3簇内样本彼此之间越相似，不同簇的样本之间越不相似，就越好为什么叫KMeans聚类1也可以叫K均值聚类

艾派森·2022-12-11 07:13

Kmeans（K均值）与Kmeans++和KNN（K近邻）算法比较

K-Means介绍K-means算法是聚类分析中使用最广泛的算法之一。它把n个对象根据他们的属性分为k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。其聚类过程可以用下图表示：如图所示，数据样本用圆点表示，每个簇的中心点用叉叉表示。(a)刚开始时是原始数据，杂乱无章，没有label，看起来都一样，都是绿色的。(b)假设数据集可以分为两类，令K=2，随机在坐

Kola_Abner·2022-12-11 02:29

ML实战：手写K-means算法

本文目录前言一、聚类与K均值算法1.聚类原理2.K均值算法3.算法步骤二、K均值算法的实现1.引入库2.plt保存配置3.数据导入4.k-means方法4.1求解距离4.2初始化均值向量4.3求

Mr.Idleman·2022-12-10 21:04

【机器学习】K均值聚类(K-Means)_吴恩达ML

声明：本文基于在校课程及吴恩达ML教程，代码参考自多份博客（已在参考链接中表明），如需转载请标明出处。源代码、实验数据、实验指导书：https://pan.baidu.com/s/1w7y03FAsk1Y6bVNmaYMj6w提取码:jykt目录一、算法描述二、算法流程三、K-Means算法python实现四、吴恩达-机器学习K-Means作业实践assignment_1assignment_2五

KroneX·2022-12-10 20:00

2020-11-29

可以用二分k均值算法改进。importnumpyasnpfrommatplotlibimportp

佩奇�·2022-12-10 12:51

百面机器学习05-非监督学习

01：K均值聚类支持向量机、逻辑回归、决策树等经典的机器学习算法主要用于分类问题，即根据一些已给定类别的样本，训练某种分类器，使得它能够对类别未知的样本进行分类。

奥卡姆的剃刀·2022-12-10 07:50

葫芦书笔记----非监督学习

非监督学习K均值聚类聚类是在事先并不知道任何样本类别标签的情况下，通过数据之间的内在关系把样本划分为若干类别，使得同类别样本之间的相似度高，不同类别之间的样本相似度低。

沃·夏澈德·2022-12-10 07:36

“非监督学习”面试知识点总结-K均值+高斯混合模型+自组织映射神经网络+聚类算法评估-百面机器学习系列5

文章目录问题1：K均值聚类问题2：高斯混合模型问题3：自组织映射神经网络

八股文的搬运工·2022-12-10 07:34

手工实现k-means算法

手工实现k-means算法手工实现常见聚类算法–k-means（k均值）手工实现，不使用现成的聚类库，如sklearn；但是使用了numpy和绘图工具类matplotlib？？？不知道算不算纯手工。

天微亮。·2022-12-10 03:26

实验三：手动编程实现K-means算法

实验三：手动编程实现K-means算法K-均值算法(K-means)算法概述：k均值聚类算法（k-meansclusteringalgorithm）是一种迭代求解的聚类分析算法，其步骤是，预将数据分为K

糖糖唐w·2022-12-10 03:48

聚类分析实验——机器学习

文章目录一、实验要求二、实验目的三、实验内容实验步骤1.请根据cluster文件代码，根据K均值聚类算法的原理，有两种初始化方法，一种是随机中心点，一种是随即分类，请修改代码实现另一种初始化也就是随机分类代码

Desire..·2022-12-09 20:39

机器学习（二）之无监督学习：数据变换、聚类分析

文章目录0本文简介1无监督学习概述2数据集变换2.1预处理和缩放2.2程序实现2.3降维、特征提取与流形学习2.3.1主成分分析2.3.2非负矩阵分解2.3.3用t-SNE进行流形学习3聚类3.1K均值聚类

什么是快乐星球！？·2022-12-09 15:52

Sklearn K均值聚类

SciKit-Learn数据集基本信息SciKit-Learn使用matplotlib可视化数据SciKit-Learn可视化数据:主成分分析(PCA)SciKit-Learn预处理数据SciKit-LearnK均值聚类

abcd4491·2022-12-09 13:54

机器学习之聚类算法：K均值聚类（二、算法案例）

一、简易数据集的Kmeans实现数据下载提取码：quu3导入库并载入数据：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#载入数据data=np.genfromtxt("kmeans.txt",delimiter="")定义函数：计算距离、初始化聚类中心和更新聚类中心函数：#计算距离defeuclDistance(vector1,vector2):retur

梅菜扣肉鱼丸粗面·2022-12-09 08:17

k均值聚类

机器学习之k均值聚类什么是聚类K均值聚类过程怎么样设置合理的K值计算距离的几种方式欧式距离：曼哈顿距离：切比雪夫距离余弦距离(CosineDistance)python实现参考文献什么是聚类所谓聚类算法是指将一堆没有标签的数据自动划分成几类的方法

ithinking110·2022-12-09 08:13

matlab—— K均值聚类算法的步骤和实例

一、K均值聚类法分为如下几个步骤：1.初始化聚类中心(1)凭经验选择。根据具体问题，凭经验从样本集中选出个K比较合适的样本作为初始聚类中心。(2)用前K个样本作为初始聚类中心。

行秋·2022-12-08 09:16

K均值聚类 k-means 对表内数据进行聚类，结果输出散点图

k-means算法也称k-均值算法，是一种得到广泛使用的据类算法。K-means算法将各个簇内的所有数据样本的均值作为该簇的代表点，主要思想是将迭代过程吧数据集划分为不同的类别，使得评价聚类性能的准则函数达到最优，从而使生成的每个簇内部紧凑，簇之间相互独立。k-means算法输入:簇的数目k和包含n个对象的数据库。输出:k个簇。步骤(1)为每个簇确定一个初始簇中心，这样就有k个初始簇中心。(2)将

慰慰·2022-12-08 09:16

Exercise 7：K均值聚类和主成分分析（Coursera-吴恩达Machine Learning编程作业）

1K-meansClustering1.1ImplementingK-meansK均值聚类算法程序的主体：%Initializecentroids%中心点初始化centroids=kMeansInitCentroids

鸡米花甜辣酱·2022-12-08 09:16

聚类分析 | MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析

目录聚类分析|MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析k-均值聚类简介相关描述程序设计学习小结参考资料致谢聚类分析|MATLAB实现k-Means(k均值聚类)分析k-均值聚类简介k均值聚类是一种分区方法

机器学习之心·2022-12-08 09:14

Matlab 主成分分析与K均值聚类分析实验报告

Matlab主成分分析与K均值聚类分析实验报告提示：数据资源在本CSDN号的上传资料中直接领取1引言数据：gyzb.mat（按顺序对应每一列）为：31个省市区的国有控股企业的主要指标（包括：总利润（亿元

xu_yushu·2022-12-08 09:39

文献阅读——神经网络剪枝技术（二）

如利用k均值聚类、低秩分解、权重采样等。但可能会因为过分追求模型压缩比导致模型精度的下降。1.3量化量化方法通过降低权重所需要的比

黄小米吖·2022-12-08 02:47

Machine Learning机器学习（学习记录）

MachineLearning机器学习目录MachineLearning机器学习聚类K-Means基本思路k均值算法流程k均值算法的特点k-均值算法的优点：k-均值算法的缺点：sklearn实现KMeansK-Means

树下一朵云·2022-12-07 13:27

周志华《机器学习》第九章复习（带例题）

考点：1.常用的性能度量指标，距离度量2.连续属性和离散属性的距离计算方法3.原型聚类（选择、填空、问答）K均值聚类、学习向量量化、高斯混合聚类，这三种聚类方法的特点和方法思路4.密度聚类（选择、填空、

FitzFitzFitz·2022-12-07 10:18

基于KMeans(K均值)的图像分割matlab程序

KMeans图像分割算法是一种典型的分割算法。其主要思想就是首先随机（起始值其实很重要）选取K个特征值作为聚类中心，然后对于每个像素点计算其到各聚类中心的距离，将其划归到距离最近的类中（也可以进行软分类，即给出其属于各类的概率），然后计算各类中元素的（加权）均值作为新的聚类中心。重复上述操作直到收敛或者达到设定迭代次数。下面给出本人编写的一个matlab示例程序及处理结果。代码：function[

光电学子·2022-12-07 02:59

机器学习实战：利用随机森林回归树来预测不同经纬度的无线电电磁波

它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，本文利用sklearn的RandomForestRegressor模型对无线电电磁波场强做数据预测。

勋章DhR·2022-12-06 20:12

[博学谷学习记录]超强总结，用心分享|人工智能机械学习基础知识KMeans总结分享

K均值算法的优缺点KMeans介绍KMeans算法属于非监督学习学习方式，KMeans++算法主要解决初始点选择问题算法思想以空间中k个点为中心进行聚类，对最靠近他们的对象归类。

AAALice0.0·2022-12-05 16:43

【Python K均值聚类算法】

K均值聚类算法1.什么是聚类1.1聚类概念:1.2聚类常用的距离判定:1.3聚类目的:2.K均值算法实现过程2.1K是什么?Means是什么?

2345VOR·2022-12-05 15:54

原创 | 一文读懂K均值（K-Means）聚类算法

作者：王佳鑫审校：陈之炎本文约5800字，建议阅读10+分钟本文为你介绍经典的K-Means聚类算法。概述众所周知，机器学习算法可分为监督学习(Supervisedlearning)和无监督学习(Unsupervisedlearning)。监督学习常用于分类和预测。是让计算机去学习已经创建好的分类模型，使分类（预测）结果更好的接近所给目标值，从而对未来数据进行更好的分类和预测。因此，数据集中的所有

数据派THU·2022-12-05 12:33

K-Means(K均值)、GMM(高斯混合模型)，通俗易懂，先收藏了！

2.k-means(k均值)算法2.1算法过程2.2损失函数2.3k值的选择2.4KNN与K-means区别？

mantchs·2022-12-05 12:33

《机器学习》西瓜书课后习题9.4——python实现K-means算法

《机器学习》西瓜书课后习题9.4——python实现K-means算法9.4试编程实现k均值算法，设置三组不同的k值、三组不同的初始中心点，在西瓜数据集4.0上进行实验比较，并讨论什么样的初始中心有利于取得好结果

Yozu_Roo·2022-12-05 10:52

西瓜书课后题——第九章（聚类）

关于证明和简答题可以参考这篇博客：https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/522246769.4k均值聚类实现，并在不同k值和初始向量情况下进行比较

乂乂乂乂·2022-12-05 10:22

k-Means聚类算法实现--基于西瓜数据4.0

本文是k均值聚类算法源代码语言：Python；数据集：西瓜数据4.0.xlsx使用的库：importnumpyasnpimportmathimportxlrdimportrandomimportmatplotlib.pyplotasplt

__jiangcheng·2022-12-05 10:49

R语言确定聚类的最佳簇数：3种聚类优化方法

确定数据集中最佳的簇数是分区聚类（例如k均值聚类）中的一个基本问题，它要求用户指定要生成的簇数k。最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室TRL·2022-12-05 09:53

R语言最优聚类数目k改进kmean聚类算法

在本文中，我们将探讨应用聚类算法（例如k均值和期望最大化）来确定集群的最佳数量时所遇到的问题之一。最近我们被客户要求撰写关于聚类的研究报告，包括一些图形和统计输出。

拓端研究室TRL·2022-12-05 07:40

【经典机器学习】数据可视化

[4]K-means(K均值)算法简单实现二维/三维结果展示[5]Matplotlib:Annotatinga3Dscatterplot

一穷二白到年薪百万·2022-12-04 19:31

机器学习知识总结（百面机器学习）

Word2Vec图像数据不足的处理方法模型评估准确率精准率与召回率平方根误差ROC曲线距离评估A/B测试模型评估方法超参数调优过拟合和欠拟合经典算法支持向量机逻辑回归决策树降维PCA线性判别分析LDA非监督学习K均值聚类高斯混合模型自组织映射神经网络优化算法有监督学习的损失函数特征工程对原始数据进行处理

iwtbs_kevin·2022-12-04 14:55

Kmean（k均值聚类）学习-matlab代码撰写-2022-08-09

对于k均值的学习，来自于以下的博主，非常的感谢看不懂打我系列之K-means聚类算法及其MATLAB实现_能让你开心的小技巧的博客-CSDN博客所以，博主再这里不阐述k均值的原理了，直接进行了代码优化和代码冗余的修改

~追风筝的猫·2022-12-04 10:21

多模态EEG+fNIRS测量心理负荷

多模态数据的block均值揭示了MWL水平变化期间氧合血红蛋白

思影科技·2022-12-04 06:32

Python——KMeans(k均值聚类)实战(附详细代码与注解)

开始之前各位朋友周末好，今天博主小码将开车≥Ö‿Ö≤为大家用代码实战讲解KMeans聚类，请大家坐稳了≡(▔﹏▔)≡。作为机器学习的十大经典算法之一，聚类的相关现实应用非常之广，如图像分割，文本分类、市场分割等，相关的干货知识请查阅相关资料，接下来小码直接带大家撸代码了。前提准备为了让各位乘客有良好的乘车体验，请准备如下：Jupyternotebook火狐浏览器或谷歌浏览器win7或win10电脑

程旭员·2022-12-03 18:38

机器学习理论与实战（十）K均值聚类和二分K均值聚类 .

主要包括K均值聚类（K-meansclustering）和关联分析，这两大类都可以说的很简单也可以说的很复杂，学术的东西本身就一直在更新着。

wbglearn·2022-12-03 18:07

python k-means聚类算法物流分配预测实战（超详细，附源码）

聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，

showswoller·2022-12-03 18:29

机器学习入门与Python实战（八）：K均值聚类KMeans

目录现实问题思考：数据分类与聚类K均值聚类核心流程K均值聚类(KMeans)VSK近邻分类(KNN)K均值聚类实现图像分割知识巩固Python实战：KMeans实现图像分割拓展学习现实问题思考：数据分类与聚类没有标签的情况下实现聚类的一个思路

flare zhao·2022-12-03 18:58

Python入门到实战（十一）无监督学习、KMeans、KNN、实现图像分割、监督学习VS无监督学习

Python入门到实战（十一）无监督学习、KMeans、KNN、实现图像分割、监督学习VS无监督学习无监督学习unsupervisedlearning特点：应用：K均值聚类核心流程：核心公式：KMeansVSKNN

不会写程序的程序员.·2022-12-03 18:56

k均值聚类图像分割实战 python

算法源于西瓜书309页介绍的约束种子k均值算法1.事先标注好一部分数据：绿色部分是前景对应的rgb是[0,255,0]蓝色部分是背景rgb[0,0,255]2.根据标注好的数据，遍历原始图片中的每一个像素点计算该像素点与前景

锶潍·2022-12-03 18:25

Scikit-learn代码运行

它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度提升，k均值和DBSCAN，并且旨在与Python数值科学库NumPy和SciPy联合使用。

ᝰꫛꪮꪮꫜ748·2022-12-03 16:57

K-Means(K均值聚类)原理及代码实现

机器学习没有免费午餐定理和三大机器学习任务如何对模型进行评估K-Means(K均值聚类)原理及代码实现KNN(K最近邻算法)原理及代码实现KMeans和KNN的联合演习文章目录机器学习前言一、算法步骤二

月涂红叶·2022-12-03 09:36

k均值聚类算法考试例题_KMeans (K均值)算法讲解及实现

算法原理KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心，初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象，根据其与各个簇中心的距离赋

weixin_39702400·2022-12-03 09:05

k均值聚类算法考试例题_一文读懂K-means聚类算法

1、引言什么是聚类？我们通常说，机器学习任务可以分为两类，一类是监督学习，一类是无监督学习。监督学习：训练集有明确标签，监督学习就是寻找问题（又称输入、特征、自变量）与标签（又称输出、目标、因变量）之间关系的学习方式。监督学习模型又可以分为两类，分类和回归。分类模型：目标变量是离散的分类型变量；回归模型：目标变量是连续性数值型变量。无监督学习：只有数据，无标签，即训练集没有标注目标变量。常见的无监

undertaler·2022-12-03 09:35

简单的聚类算法——KMeans代码

概述KMeans算法也叫K均值算法，是最常用的聚类算法，主要思想是：在给定K值和随机初始K个中心点的情况下，把每个点(假设是二维数据)分到离其最近的类簇中心点所代表的类簇中，所有点分配完毕之

潮流没有名字·2022-12-03 09:01

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